速腾轿车亏电故障诊断与排除

针对一辆搭载BWH型发动机的一汽大众速腾2.0 L轿车,只要停放2天左右就会出现蓄电池严重亏电、导致发动机不能起动的故障现象,分析了速腾轿车的全车电路布置,发现故障是由于行李舱灯控制电路的二极管装错引起的.重新更换二极管并将正、负极对调后,故障排除.论述了诊断过程.     

典型重载铁路电能质量评估与控制方案研究

选择典型重载铁路开展牵引供电系统实际测试,计算了主要电能质量指标,分析了电能质量主要特征分布,提出了多种电能质量控制方案,可以对无功、谐波和负序电流进行综合补偿。基于实测数据仿真验证了方案的有效性,为解决重载铁路电能质量问题提供了有效途径。     

后排座椅靠背挤压对内饰匹配的影响研究

汽车内饰件普遍有着面积大、易变形的特点,其零件一般刚度较小,可以承受一定程度的变形,以对乘客形成一定的安全保护.由于内饰件受力易变形的特点,零件的受力状态会对匹配区域产生影响,因此成为整车内饰匹配质量提升不可忽视的关键因素.文章研究了某车型座椅挤压对内饰零件的影响,通过一系列结构优化措施,研究了可以消除挤压对内饰零件匹...     

轨迹数据驱动的车辆换道意图识别研究

为实现准确识别车辆换道意图，提高车辆行驶安全性，综合考虑车辆换道过程的时空特性及不同特征对车辆的影响程度，提出一种基于卷积神经网络(CNN)与门控循环神经网络(GRU)组合并融合注意力机制的换道意图识别模型。首先，筛选和平滑处理车辆轨迹数据，将车辆轨迹数据分为向左换道、向右换道及直线行驶3类，构建换道意图样本集。其次，构建融合注意力机制的 CNN_GRU模型，识别换道意图样本集，考虑到行驶过程中车辆之间的交互性，将被预测车辆和周围车辆的位置和速度信息作为模型的输入，经过CNN层特征提取的特征作为GRU层的输入，经过注意力机制层对不同的特征增加不同的权重系数，利用 Softmax 层识别换道意图。最后，选用 NGSIM 中 US-101 数据集的轨迹数据验证融合注意力机制的 CNN_GRU模型性能， 同时，与LSTM、GRU、CNN_GRU及CNN_LSTM_Att等模型进行对比分析。验证结果表明，所提模型车辆换道意图识别整体准确率达到97.37%，迭代时间为6.66 s，相比于其他模型准确率最多提高9.89%，最少提高2.1%。分析不同预判时间下的意图识别，模型可在车辆换道前2 s 内均能识别换道意图，准确率在89%以上，表现出良好的识别性能。     

高速列车制动系统与传统列车制动系统有什么不同？

答：列车制动系统由控制系统和基础制动系统组成。传统的制动系统由司机控制制动管的压力变化来控制各车辆的制动缸压力；其基础制动系统则接受上述的制动缸压力，通过杠杆比率的放大，实施闸瓦与车轮踏面的磨擦制动，将列车的动能转换为热能达到列车制动的目的。其特点是：     

读者飞鸿

中铁通号西安器材研究所 俞克敏: 《铁道知识》今年欣逢二十大庆,谨致衷心的祝贺！贵刊以奉献科普精品以志庆祝,这不仅是贵刊全体同仁的远见卓识,也是广大读者和作者的心愿。 要将杂志办成精品谈何容易?作为铁路科普期刊,由于内容的局限性,就更难。为保证稿件质量和稿源,贵刊聘任了首批专栏作家和特约通讯员,实乃明智之举,将使杂志提高到一个新的层次。我是贵刊的忠实读者和作者,自从有幸成为贵刊首批聘任的作者后,陡感科普重任在肩,自加压力,积极撰稿,内容则力求新而精,为《铁道知识》出精品而不懈努力。     

车辆装备保障训练必须做到“五个坚持”

坚持与军事训练变革接轨。车辆装备保障训练作为军事训练的组成部分，除了有其内在的运行规律和发展轨迹，还受着军事训练大系统中其它因素的影响和制约。因此，抓好车辆装备保障训练，必须坚持主观需要与客观需要相结合、部队现实需要与未来作战需要相结合的原则，把车辆装备保障训练纳入军事训练的大系统，     

中国企业开始对欧盟说[不]

引言历经五十多年风雨洗礼的中华人民共和国,无论在政治上.还是军事上,都变得日强大起来,在当今世界具有举足轻重的作用。同时,共和     

以划转为契机 加快学校发展

高校管理体制的改革，为高校发展提供了历史性机遇。高校应明确办学方向，转变观念，科学定位，加速发展。